[发明专利]一种自动生成问题的语义模板的方法和系统

权利要求书

1.一种自动生成问题的语义模板的方法，其特征在于，包括：

步骤一，识别自由文本形式的问题的基本结构；

步骤二，从该基本结构中，选择需要进行泛化的词语；

步骤三，在词语数据库中搜索被选择的词语的所有的上位概念，将所述上位概念与一标签本体中的标签进行匹配，利用所述匹配成功的标签中的语义关键词为被选择词语进行语义标注。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一进一步包括：

通过检索该问题中的问题类型关键词获取该问题的问题类型；

获得带有名词和/或动词的基本结构；

对所述基本结构进行命名实体识别。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二进一步包括：通过判断该基本结构中的词语的上位概念的信息熵，确定进行泛化的词语，其中，

H(SCj)=-Σ(Ti∈SCj)p(Ti)logp(Ti)]]>

T_i：问题中第i个名词或动词；

SC_j：T_i的上位概念；

p(T_i)：T_i在拥有相同上位概念的单词中出现的概率；

H(SC_j)：SC_j的信息熵；

当SC_j的信息熵超过设定的阈值时，该动词或名词被选择作为进行泛化的词语。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标签本体包含与所述词语数据库中各层级概念对应的以树型结构组织在一起的标签。

5.一种自动生成问题的语义模板的方法，其特征在于，包括：

步骤一，识别自由文本形式的问题的基本结构；

步骤二，在词语数据库中搜索该基本结构中的词语的所有上位概念，将所述上位概念与一标签本体中的标签进行匹配，利用所述匹配成功的标签中的语义关键词为所有词语进行语义标注；

步骤三，利用所述标签中的语义关键词，选择需要进行泛化的词语。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤一进一步包括：

通过检索该问题中的问题类型关键词获取该问题的问题类型；

获得带有名词和/或动词的基本结构；

对所述基本结构进行命名实体识别。